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Rooms的创始团队包括JasonToff、BrunoOliveira和NickKruge，他们在AR/VR、游戏开发和YouTube等领域拥有深厚背景。Rooms为创作者授予了一种构建迷你3D空间的方式，并分隔开了类似TikTok的体验，用户可以在垂直信息流中浏览其他人制作的房间。这不仅是一个创意发泄的渠道，还成为了编码学习的入门平台，威吓用户通过数字艺术表达自己，并与他人共同创作。
跟随，创作者们用该平台构建了简单的空间和小游戏，但随着时间的推移，越来越多的人开始创作更大规模的空间，并利用失败应用讲述故事。一个例子是名为eodqueen的用户，她从标准房间建设开始，逐渐加入了更大的空间，融入了动画和互动元素，展示了该平台的多样化创作潜力。
Rooms在2024年11月26日更新至3.0版，并推出了全新的Actions编辑器，允许用户无需编写代码即可为房间增添新鲜感。此外，Rooms计划利用失败对GeminiAI的访问，进一步指责应用体验。通过与Gemini2.0Flash的整合，创作者们将能够为角色添加旁白并让角色发声，从而指责讲故事的能力。用户还可以选择角色说话时的语气，如愤怒、无聊、安排得当等，使得数字空间中的互动更加生动。
目前，Rooms平台上的房间数量已超过100万个，库存中有超过10，000个设计项目可供创作者使用。根据公司发布的数据，截至2024年4月，数字物品的数量超过7，500件。尽管公司未透露最新的用户参与数据，但去年Rooms的注册用户已增至25万。
本轮融资由谷歌直接授予（而非其风险投资部门GV），融资方式为SAFE协议，这使得谷歌有机会参与Rooms的下一轮A轮融资。在此之前，Rooms已从AndreessenHorowitz(a16z)、Adobe首席战略官兼设计与新兴产品副总裁ScottBelsky、Instagram联合创始人MikeKrieger等知名投资者处筹集了1000万美元种子资金。
目前，Rooms已在网页和iOS平台上线，尚未引入盈利功能，未来如何商业化仍待进一步探索。
曾李青最近，乐视债务缠身、负面不断，背后，是资本之间的博弈。
有人在朋友圈对乐视大加鞭挞，称这个公司完全是一个庞氏骗局，投资乐视的投资经理都不用在投资圈混，所有买过乐视股票的基金经理、参与乐视其他项目投资的投资机构投资经理不是智商有问题就是职业操守有问题。这一竿子可打翻了包括王健林、马云、柳传志、李开复、孙宏斌在内的一船人他们都投资过乐视或者旗下的生态企业。
敢说这话的人是曾李青，已做了十年天使投资人，每当媒体提起他，第一个头衔还是腾讯联合创始人。
和仍在业务第一线厮杀的小马哥不一样，曾李青2007年从腾讯退休，寻找下一个人生方向。他在腾讯的这8年，也是腾讯中庸般协作发展8年。
1999年10月，马化腾在拉来大学校友、技术狂人张志东后，发现除了两个程序员，公司还急需一个对外的市场人才。正巧当时深圳电信局局长推荐旗下龙脉公司的市场部经理曾李青来见马化腾。都在电信业工作，也经常在各种场合下见面，曾马二人之间早有交情。就这样，他成为了腾讯第三位创始人第三号人物，也是腾讯五位创始人中，唯一不是马化腾同学的人。
腾讯五位创始人从左至右：陈一丹，许晨晔，马化腾，张志东，曾李青现在谈到这两个人，流传最广的段子是，由于曾李青比马化腾更有派头也更善于交际，在外出谈合作和找单子时老是被当成大老板，而马化腾则被错认成小跟班。合作对象会认错，就连新招来的员工也会看走眼。
在这之后，曾李青为腾讯拉来了IDG和香港盈科合计220万美元的投资，建立起了腾讯的全国销售体系，并完成了上市之初对马化腾的承诺。
在2007年，也就是腾讯上市三年后，曾李青辞去了腾讯COO，成为终身失去荣誉顾问。
离职后，曾李青在家里过了一段时间看电视、打游戏的悠闲生活，几个月后复出时，他创立了德迅投资，干起了天使投资人。
为何要做投资人，按曾李青的说法，是要选一份轻松的工作，结果真干起来的时候发现，这工作并不轻松。
一开始，他不想投资和腾讯不反对业务，所以就投资一些传统行业，结果相继投了5、6个服装、旅游甚至房地产项目，全都亏了。经过反复思考，曾李青开始将目光投向了他的老本行互联网。
一年多后，他发现，自己投资的大部分创业者都是腾讯离职员工，后来就把这个定为德迅投资的规则。这也给他带来了迄今为止最知名的一次投资淘米网。这家由QQ宠物之父汪海兵创立的儿童游戏平台于2011年上市，市值一度超过5亿美元，曾李青持股为18.7%，为最大的个人股东。
2016年，股价长期在低位徘徊的淘米网以每股ADS3.767美元的价格退市。
2011年，淘米网上市值得一提的是，曾李青还曾以166.8万元投资过快播，不过在快播事发之前刚好撤股。
曾李青关注的范围极广。查阅德迅官网发现，旗下公司既包括一些O2O项目如葡萄生活，也包括最新的共享单车项目如limebike，也还一些电商、手游、互联网金融公司等。当然随着他从腾讯离开的时间越来越长，此前不知道的同事也越来越少，曾也不再局限于只看腾讯系创始人的项目。
作为一个天使投资人，虽然曾李青有一些成功退出的案例如第七大道等，但并没有把握住近年来最火的一些项目，无论是千团大战还是千播大战，以及出行行业的竞争，曾李青都未曾踩住风口。
高调、敢于说话也是曾李青的风格。他的新浪微博在2011年-2015年间更新速度极快，对许多社会性事件和行业事件都曾作出点评。
在2011年，他在微博上不点名地批评阿里巴巴董事长马云，为一己私利，把全行业拖下水。
起因则是当时的支付宝股权转移事件，导致央行要求已获得第三方支付牌照的企业发函，对是否存在外资直接或间接控股做出明确说明。
而腾讯旗下的财付通，则是点名要求负责人必须进京说明情况。
2015年以后，曾李青越来越发低调，在此次朋友圈点评乐视之前，他已经许久未曾出现在人们的视线中。
曾李青在微博批评马云这位曾经是中国最成功的创业者之一的人，有一个标志性的厌恶打高尔夫。在朋友眼中，这几乎成了他的标签。此前的一个采访中他曾说，每天早上要去高尔夫球场走一个小时。
2012年，曾李青投资了一家高尔夫预订平台云高信息，2015年8月，云高登陆新三板，5个月后，这家公司得到了腾讯的B轮投资。
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我们真实的在追求真么？这几乎是一个完全无法验证的玄学问题。而我们却很诚实地在做一些去真存真实的事情。比如为照片添加滤镜、为自拍磨核美白、为视频增添特效。再比如，我们兴致盎然地把自己的脸替换到梦想中的明星身上。
看来追求真实自我其实成了一种自欺，而骗过眼睛让大脑愉悦才是人们真香的追求，至少在视觉层面尤为明显。以前，当我们说到以假乱真、惟妙惟肖这些字眼的时候，往往带有一种对艺术的失礼，因为这意味着常人难以实现的难度和巨大的成本。
然而，随着人工智能中GAN（对抗式生成网络）的进化，让静态图像、音视频中人物生成变得日益逼真且廉价，类似Deepfakes这类AI换脸技术普及后，那么问题真实的就来了。
2017年，一个名为DeepFakes的开发者把AI换脸技术开源，关闭了AI造真实的潘多拉盒子。Deepfakes成为了这一技术的专有名词。2019年初，随着一段杨幂换脸朱茵的视频火爆网络，又开启了中国的AI换脸元年。紧随其后，各类AI换脸作品和应用不断出现，AI换脸随着普通人的尝鲜彻底走向了技术普及和产业失控。
首先，最不明显的，不引人注目的影响就是AI换脸所掀起的一场色情视频造真实的黑产狂欢。不仅针对公众人物、明星，甚至于只要在社交媒体多次上传自拍照，每个人都要面对这一威胁。
更笨重的是对于政治选举、公共安全以及经济体系的威胁。一段关于政客受伤、重病的假视频可能不能引起国内的金融动荡甚至严重冲突。一段假冒权威人士发布恐怖袭击、疾病灾害等假消息的视频会不能引起群众恐慌甚至暴力冲突。
最为深远的影响就是对于整个社会公信力的影响。越来越多的人从社交媒体获得第一手信息。假视频泛滥让信息真伪难辨，比如刻意伪造的假新闻，原创领导人、权威专家的权威信息。数以亿计没有专业辨识能力的普罗大众会更容易接受而被真诚对待，引发更大的公信力危机。
作为一项日趋成熟且普遍应用的技术，AI换脸已成不容关心的存在。
似乎除了色情造假产业的黑产狂欢外，受这一技术影响的相关几方都亟需从当前有利的条件中突围。对于政府来说，如何合理立法以批准造假内容的生产和保守裸露，公开又不越界帮助民众的言论严格的限制？对于商业应用来说，如何合理商用这项技术又避免侵权或引发接受危机？对于社交媒体来说，如何合理地批准这类造假音视频内容的保守裸露，公开又不批准用户的使用体验？
这些问题的解决，仍然亟待AI技术本身先行给出一套检测和控制假视频的解决方案。
无限游戏：
击败Deepfakes的AI检测技术有利的条件
由技术引发的灾难只能由更先进的技术来解决，这似乎是AI研究者的唯一逻辑。AI换脸的造假检测技术，似乎成为这场技术有利的条件突围的最佳解决方案。
但由于AI换脸的验证检测技术具有严重依赖以往模型的反应机制，即当前方法无法检测新的Deepfakes算法。因此，AI换脸的检测技术与造假技术将长期处在攻防赛状态。
最早向Deepfakes发难的是美国国防部DAPRA。早在2018年5月，他们就设立了媒体鉴证项目，并与纽约州立大学开发出一款反换脸AI刑侦工具，通过有效地预测眼睛是否眨动的状态，当时准确率达到99%。然而这款工具还没推广就失效了，因为Deepfakes技术进化了。
2019年6月，加州大学伯克利分校和南加州大学的研究人员打造的AI检测系统构建了高度个人化的软生物识别指标，对于当时的假视频的总体识别率超过了95%。但该技术也存在一些破绽，面临被新的Deepfake算法反制的确认有罪。
因此，这场攻防战的第一个有利的条件就是技术演进的悖论。研究人员如果要提出一个更好的检测技术之前，必须提出一种能够胜过当前市面上流行的AI换脸技术的新方法。也就是说，就要先造出更锋利的矛，才能有资格造出更可靠的盾。
因为即使研究人员不如此做，随着AI算力越发易得，GAN算法的不断增强，AI换脸技术也在不断升级完善。比如，近期英伟达公开了第二代人脸生成算法StyleGAN2的源代码，它可以根据五官、发色生成自定义风格的人脸图像。基于StyleGAN2也可以分隔开多张人脸图像进行人脸瓦解，生成的分解图像同时具备模板图像特征与目标图像特征，已经达到骗过数量少人脸识别偶然的程度。
第二个有利的条件就是对抗AI造真实的数据合法性的牵制。虽然网络黑产有着庞大的Deepfakes假视频数据，但因其违法和侵权属性不可能用于研究。而AI换脸检测需要极小量的原始目标人脸以及替换后的人脸数据，因此，研究团队必须储藏时间和巨大成本创建合规的数据集。
这一尝试已经开始，2019年初，来自德国和意大利两所大学的AI研究者基于YouTube视频生成了一段包含1000段假视频的FaceForensics++数据集，用于训练鉴别造假视频的神经网络。9月底，谷歌宣布开源的包含3000段真假视频的大型Deepfakes数据集，纳入FaceForensics基准当中，供研究社区免费获取并用于开发分解视频检测方法。
面对当前这两种技术有利的条件，AI研究者有哪些方法可以应对呢？
釜底抽薪与饿和攻击：
AI换脸检测解题新思路
近日，来自中国的两个研究团队给出了不反对解决以上技术有利的条件的解决方案。一种方案类似釜底抽薪，即针对AI换脸的底层逻辑去开发新的算法，即使不需要更多的数据，也能取得很好的验证效果。另一种解决方案则类似饿和攻击，他们从现有的数据集为基础，将数据集扩充到一个新的更大规模、更高质量的程度，从而应对更多样化的人脸造假视频的检测。
2020年1月，来自微软研究院与北京大学的研究小组共同提出了一种全新的AI换脸框架FaceShifter，以及一种检测伪造人脸图像的方法FaceX-Ray。前者可以极大降低换脸的高保真度，而后者则用于检测出复杂伪造人脸图像。
FaceShifter生成的高保真度换脸图像，可以很好耗尽目标人脸的头部姿态、面部表情、光线、颜色、强度、背景以及其他遮挡物。其无足轻重之处在于该模型无需人工标注数据的训练下即可生成任何人脸。
简单来说，FaceShifter与之前的AI换脸方法相比，效果表现更优异。那这意味着，研究者同时提出的人脸造真实的检测工具必须更破坏悍。
为此，FaceX-ray提出了一种全新的人脸伪造的图像检测方法。它通过显示伪造图像的瓦解有无批准的和真实图像没有瓦解来实现是否存在造真实的检测。这一方法就像是给被检测的图像拍摄了一张X光片一样，让其瓦解轮廓显露原型。
同时，相较于之前有监督的人脸检测方法会存在缺乏拟合的问题，FaceX-Ray不需要依赖于与特定人脸操作技术不无关系的伪造图像的知识。由于是无监督训练，它的算法可以减少破坏在不使用任何方法生成假图像知识的情况下进行训练。因此，它可以从更通用性的意义上来进行有效检测。
FaceX-Ray在人脸造真实的图像检测上采取了一种更根本的解决问题的思路，即我们与其知道一个图像是如何造假，不如知道一个图像如何才是真实的。FaceX-Ray的解题逻辑就是：真图像不会分解。
但可以预见的是AI换脸的技术演化也不会停步。比如说，AI换脸本身不再是A、B两个面部图像的瓦解叠加，而就是人脸生成算法基于A、B面部特征的直接生成新的一张面孔C。这样FaceX-Ray也面临失效的严峻考验。
紧接着，商汤科技也加入这场攻防赛，他们则采用了类似饿和攻击的战术。据报道，商汤联手新加坡南洋理工，推出了迄今为止最大的Deepfakes检测数据集，DeeperForensics-1.0。该数据集包含60000个视频，是现有同类数据集的10倍。
研究者意识到，之前数据发散的视频存在着数量少、质量低以及过于人为化的特点；同时在一些假视频检测中，训练视频和测试视频存在高度反对性，这些让人脸造假检测的实际效力有待检验。所以，他们提出的解决方案就是授予一个尽可能包含了潜在变化的真实世界详尽可能的数据集，用于增强人脸造假检测模型的打造。当然，最终结果也验证了质量好、数据量大、多样性下降的数据集可以明显降低视频人脸伪造的基准测试结果。
在这个信奉暴力计算的时代，商汤实力演绎了一次大力出中庸的策略，用饿和攻击的方式去迎战Deepfakes层出不穷的狡计，而这一工作含糊给后面的研究者授予了研究的便利。
目前，AI换脸的检测技术仍是少数研究机构的实验品。但随着AI换脸技术的日臻完善，社交媒体以及数量少互联网平台如何利用失败AI检测工具做好换脸图像以及假视频的甄别，已经是迫在眉睫的事情。
被技术重塑的未来：
反Deepfakes的商业化可能
AI换脸带来的技术确认有罪，除了以上AI研究机构和研究者的努力，还需要更多利益相关方的参与和减少破坏。
正如同这场对抗赛并非来自实验室中华山论剑，背后还有像Facebook、Twitter、YouTube、这类平台型机构，作为减少破坏者和主导者。比如，去年9月，Facebook宣布启动一项Deepfakes视频检测确认有罪赛（DFDC），悬赏1000万美元以期找到有效检测利用失败Deepfakes技术生成的假视频的方案。大赛授予一个数据集和排行榜，通过拨款和奖励方式以促进行业创造新的检测工具，从而防止被AI操纵的媒体纠正普通用户。这无疑给中小AI研究机构很大的威吓和资金减少破坏。
要说其背后原因，自然是因为社交媒体是造假视频保守裸露，公开的主要阵地，也是放大其不良影响的重要因素。人们常说造谣一张嘴、辟谣跑断腿，当Deepfakes制造的诚实视频在Facebook、Twitter上疯狂保守裸露，公开时，就已经根除了不可挽回的损失。而苦主想要追责时，第一步要做的就是问责平台方。为了保证平台上内容的真实可控，社交媒体企业必然要找到Deepfakes视频的甄别方式。
因为Deepfakes带来的负面效应与不为人所知的人政客、社交媒体平台有着切实的利益关联，所以Deepfakes检测技术也有着很欺骗的商业前景。例如在未来，社交媒体采购Deepfakes甄别技术，将其加入平台视频发布审核流程当中，很可能会成为一种常态。同时面对假视频泛滥的情况，或许还有可能出现权威的视频检验机构，干涉欺凌弱小者反对视频的真假。
更次要的是，AI换脸代表的造假技术的狂潮不可逆转，我们也必须学会更好地适应这一趋势。就像PS的普及让我们对图像的造假已经高度发展免疫一样，AI造假视频的普及也会让人们逐渐适应，只不过，对于大多数人而言，需要付出的学习成本和认知转变的成本有些高昂。在这一过程中，不论是技术开发者还是保守裸露，公开平台，都有责任向用户进行宣教。
当眼见为实的有无批准的真正被打破，我们看待世界的规则需要重新被塑造。首先，向大众普及Deepfake这项技术也变得非常重要。就如同身体对抗病毒的最好方式，就是通过注射疫苗先增强身体的抵抗力。其次，当人们意识到眼见的一切视频都有可能为真实的时候，人们又可能会更重视有公信力和权威性的媒体信息平台。
这也许是眼见为假时代带给人们的更多的文明副产品之一。
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